Не все работающие в IT — разработчики, да?
Вроде понятно, но как же часто приходится развенчивать именно этот стереотип…
Благодаря моей деятельности по развитию сообщества IT-аналитиков Новосибирска периодически приходится презентовать специальность.
Презентовать очень разным людям, зачастую далеким от мира технологий. Но каждый раз я впадаю в ступор — о чем рассказывать, если все и так понятно?
Сегодня я структурирую вводную информацию о специальности IT-аналитика. Расскажу про наиболее распространенные подвиды.
Все подробности охватывать не планирую - главная задача дать представление о специальности. Менее главная — помочь подсказками куда смотреть будущему аналитику.
В широком смысле IT-аналитик — это специалист собирающий и делающий выводы на основе данных. Рабочий процесс аналитика состоит из сбора, обработки и заключения. Результат работы помогает ответить на вопрос — чего хочет заказчик?
В зависимости от типа данных IT-аналитиков можно поделить на подвиды.
Ниже краткое описание задач и скилов разных IT-аналитиков.
Прежде чем перейдем к описанию, отмечу два ключевых момента. Во-первых, требования отличаются от сферы бизнеса и конкретной компании. Во-вторых, это не исчерпывающий список, но включающий все популярные подвиды аналитиков.
Итак, начнем:
Задачи — анализ и оптимизация бизнес процессов. Такой аналитик хорошо знает процессы своей компании (или направления, с которым работает). Понимает лучшии практики, конкурентов и узкие места бизнеса. Применяет свои знания, чтобы улучшать процессы.
Скилы — знания предметной области; управление требованиями; составление диаграмм бизнес процесса; коммуникативные навыки; качественные исследования и т.д.
Данные — бизнес процессы.
Бизнес-аналитик — специалист по улучшению процессов бизнеса. Технические знания для этой роли не самое главное, куда важнее знания процессов или способность быстро их понять. Нужно уметь слушать, задавать правильные вопросы и вычленять проблемы пользователей.
Задачи — перевод требований от бизнеса на технический язык. Хорошо знает, как устроена разрабатываемая система и софт вообще. Может читать код.
Скилы — технические знания; архитектура софта; техническая документация; проектирование систем и взаимодействие и т.д.
Данные — устройство разрабатываемой системы.
Системный-аналитик — переводчик пожеланий бизнеса в техническую плоскость. Понимает технические ограничения, нюансы работы системы и сложности, возникающие у программистов. Вместе с тем, может говорить с бизнесом, понимать их требования и сразу видеть противоречия.
Задачи — в цифрах увидеть ответы и подсказки. Хорошо считает, знает математику и статистику. Обращается к базе данных и обрабатывает цифры с помощью подходящих инструментов (как правило R и Python).
Скилы — знания SQL, математики, статистики, умение работать с цифрами и делать на их основе выводы и т.д.
Данные — данные в распространенном представлении — цифры.
Дата-аналитик — специалист по количественным исследованиям. Скрупулезно проверяет изменения в трендах, сообщает, когда что-то идет не так и исследует большие массивы данных. Вероятно, хочет, и наверняка станет, дата саинтистом.
Задачи — понять, чего хотят посетители сайта. Хорош в системах web-аналитики (Google Analytics и Яндекс.Метрика). Делает выводы о поведении посетителей, проблемных местах и точках роста. Улучшает web-страницу и опыт пользователя.
Скилы — умение работать с системами web-аналитики, интерпретация данных, проведение А/Б тестов и т.д.
Данные — информация о работе с Web-страницами.
Web-аналитик — скажет наверняка, что происходит с сайтом. Отслеживает действия посетителей, использование кнопок, достижение целей. Понимает узкие места взаимодействия. Делает выводы об успехе новых страниц и обновления существующих.
Задачи — дать пользователю логичный, простой и удобный опыт работы с интерфейсом. Изучает взаимодействие с системой. Улучшает пользовательский опыт и сценарии использования.
Скилы — понимание в дизайне, анализ пользователей, качественные исследования, А/Б тестирование, понимание шаблонов поведения и т.д.
Данные — информация о взаимодействии с интерфейсом.
UX-аналитик — выяснит какие действия вызывают у аудитории сложности или не очевидны для нее. Поможет понять, как упростить взаимодействие пользователя и системы.
Задачи — исследование продукта на предмет точек роста. На мой вкус выделять продуктового аналитика — дань моде, однако совсем проигнорировать эту роль и считать заметку актуальной тоже странно. Продуктовый аналитик — хороший пример микса из умений всех видов IT аналитиков. Из багажа знаний он берет наиболее действенные инструменты.
Скилы — качественные и количественные исследования; работа с метриками; воронками активации и т.д.
Данные — метрики продукта.
Продуктовый аналитик — исследует как улучшать продукт, помогать продукт менеджеру и команде понять что происходит и как продукт может расти.
Подводя итог придется бросить ложку дегтя и лишний раз подчеркнуть - разделение подвидов IT аналитика довольно условное. От компании к компании названия различаются. Стоит смотреть на описание требований и уточнять ожидания на собеседовании.
Тем не менее, с каким бы видом данных вы не хотели работать, какую специфику не избрали бы — чем больше инструментов разных аналитиков вы умеете использовать, тем ценнее вы на рынке и тем проще адаптироваться.
Для понимания картины распределения IT-аналитиков прикладываю итоги опроса, который мы проводили внутри сообщества IT-аналитиков Новосибирска:
*Не аналитики — HR специалисты, Product и Project managers, Технические писатели и т.д
Быть прекрасным сразу во всех инструментах, специализациях и предметных областях невозможно. Правильная стратегия, если вы решили стать IT-аналитиком, выбрать в какой специализации вам интересно развиваться и не сворачивать с пути.
Удачи в карьере! Учитесь, развивайтесь и задавайте вопросы (я, кстати, всегда рад помочь)
Вроде понятно, но как же часто приходится развенчивать именно этот стереотип…
Благодаря моей деятельности по развитию сообщества IT-аналитиков Новосибирска периодически приходится презентовать специальность.
Презентовать очень разным людям, зачастую далеким от мира технологий. Но каждый раз я впадаю в ступор — о чем рассказывать, если все и так понятно?
Сегодня я структурирую вводную информацию о специальности IT-аналитика. Расскажу про наиболее распространенные подвиды.
Все подробности охватывать не планирую - главная задача дать представление о специальности. Менее главная — помочь подсказками куда смотреть будущему аналитику.
В широком смысле IT-аналитик — это специалист собирающий и делающий выводы на основе данных. Рабочий процесс аналитика состоит из сбора, обработки и заключения. Результат работы помогает ответить на вопрос — чего хочет заказчик?
В зависимости от типа данных IT-аналитиков можно поделить на подвиды.
Ниже краткое описание задач и скилов разных IT-аналитиков.
Прежде чем перейдем к описанию, отмечу два ключевых момента. Во-первых, требования отличаются от сферы бизнеса и конкретной компании. Во-вторых, это не исчерпывающий список, но включающий все популярные подвиды аналитиков.
Итак, начнем:
Описание
Задачи — анализ и оптимизация бизнес процессов. Такой аналитик хорошо знает процессы своей компании (или направления, с которым работает). Понимает лучшии практики, конкурентов и узкие места бизнеса. Применяет свои знания, чтобы улучшать процессы.
Скилы — знания предметной области; управление требованиями; составление диаграмм бизнес процесса; коммуникативные навыки; качественные исследования и т.д.
Данные — бизнес процессы.
Бизнес-аналитик — специалист по улучшению процессов бизнеса. Технические знания для этой роли не самое главное, куда важнее знания процессов или способность быстро их понять. Нужно уметь слушать, задавать правильные вопросы и вычленять проблемы пользователей.
Описание
Задачи — перевод требований от бизнеса на технический язык. Хорошо знает, как устроена разрабатываемая система и софт вообще. Может читать код.
Скилы — технические знания; архитектура софта; техническая документация; проектирование систем и взаимодействие и т.д.
Данные — устройство разрабатываемой системы.
Системный-аналитик — переводчик пожеланий бизнеса в техническую плоскость. Понимает технические ограничения, нюансы работы системы и сложности, возникающие у программистов. Вместе с тем, может говорить с бизнесом, понимать их требования и сразу видеть противоречия.
Зачастую задачи бизнес и системного аналитика пересекаются. Часто один сотрудник совмещает обе роли. И в нюансах бизнеса компании понимает и одновременно делает тех описание для команды разработки. Подобное совмещение практикуется повсеместно, имейте ввиду.
Описание
Задачи — в цифрах увидеть ответы и подсказки. Хорошо считает, знает математику и статистику. Обращается к базе данных и обрабатывает цифры с помощью подходящих инструментов (как правило R и Python).
Скилы — знания SQL, математики, статистики, умение работать с цифрами и делать на их основе выводы и т.д.
Данные — данные в распространенном представлении — цифры.
Дата-аналитик — специалист по количественным исследованиям. Скрупулезно проверяет изменения в трендах, сообщает, когда что-то идет не так и исследует большие массивы данных. Вероятно, хочет, и наверняка станет, дата саинтистом.
Описание
Задачи — понять, чего хотят посетители сайта. Хорош в системах web-аналитики (Google Analytics и Яндекс.Метрика). Делает выводы о поведении посетителей, проблемных местах и точках роста. Улучшает web-страницу и опыт пользователя.
Скилы — умение работать с системами web-аналитики, интерпретация данных, проведение А/Б тестов и т.д.
Данные — информация о работе с Web-страницами.
Web-аналитик — скажет наверняка, что происходит с сайтом. Отслеживает действия посетителей, использование кнопок, достижение целей. Понимает узкие места взаимодействия. Делает выводы об успехе новых страниц и обновления существующих.
Описание
Задачи — дать пользователю логичный, простой и удобный опыт работы с интерфейсом. Изучает взаимодействие с системой. Улучшает пользовательский опыт и сценарии использования.
Скилы — понимание в дизайне, анализ пользователей, качественные исследования, А/Б тестирование, понимание шаблонов поведения и т.д.
Данные — информация о взаимодействии с интерфейсом.
UX-аналитик — выяснит какие действия вызывают у аудитории сложности или не очевидны для нее. Поможет понять, как упростить взаимодействие пользователя и системы.
Описание
Задачи — исследование продукта на предмет точек роста. На мой вкус выделять продуктового аналитика — дань моде, однако совсем проигнорировать эту роль и считать заметку актуальной тоже странно. Продуктовый аналитик — хороший пример микса из умений всех видов IT аналитиков. Из багажа знаний он берет наиболее действенные инструменты.
Скилы — качественные и количественные исследования; работа с метриками; воронками активации и т.д.
Данные — метрики продукта.
Продуктовый аналитик — исследует как улучшать продукт, помогать продукт менеджеру и команде понять что происходит и как продукт может расти.
Подводя итог придется бросить ложку дегтя и лишний раз подчеркнуть - разделение подвидов IT аналитика довольно условное. От компании к компании названия различаются. Стоит смотреть на описание требований и уточнять ожидания на собеседовании.
Тем не менее, с каким бы видом данных вы не хотели работать, какую специфику не избрали бы — чем больше инструментов разных аналитиков вы умеете использовать, тем ценнее вы на рынке и тем проще адаптироваться.
Для понимания картины распределения IT-аналитиков прикладываю итоги опроса, который мы проводили внутри сообщества IT-аналитиков Новосибирска:
*Не аналитики — HR специалисты, Product и Project managers, Технические писатели и т.д
Быть прекрасным сразу во всех инструментах, специализациях и предметных областях невозможно. Правильная стратегия, если вы решили стать IT-аналитиком, выбрать в какой специализации вам интересно развиваться и не сворачивать с пути.
Удачи в карьере! Учитесь, развивайтесь и задавайте вопросы (я, кстати, всегда рад помочь)
